이 페이지에서는 모바일 또는 웹 앱의 Google AI 클라이언트 SDK에서 Vertex AI in Firebase 클라이언트 SDK로 이전하는 방법을 설명합니다. Vertex AI in Firebase SDK는 Apple 플랫폼(Swift), Android(Kotlin 및 Java), 웹(JavaScript), Flutter(Dart)에서 사용할 수 있습니다.
Vertex AI를 사용하기 위해 이전해야 하는 이유
Google AI Studio 또는 Google AI 클라이언트 SDK를 사용하여 Gemini API의 대체 버전을 사용해 보셨을 수 있습니다. 이러한 SDK는 Gemini API를 시작하고 프로토타입을 제작하는 데 유용합니다. 그러나 Gemini API를 클라이언트 측에서 직접 호출하는 프로덕션 또는 엔터프라이즈 규모 모바일 및 웹 앱의 경우 Firebase SDK를 사용하여 Vertex AI Gemini API를 호출하는 것이 좋습니다.
모바일 및 웹 앱의 보안 기능
모바일 및 웹 앱의 경우 보안이 중요하며 코드(Gemini API 호출 포함)가 보호되지 않은 환경에서 실행되므로 특별한 고려가 필요합니다.
기본적으로 Vertex AI Gemini API는 Google AI Gemini API와 같은 API 키가 아닌 Google Cloud IAM으로 승인됩니다. Vertex AI in Firebase SDK는 더 안전한 Vertex AI Gemini API를 호출하도록 빌드됩니다.
모바일 및 웹 앱의 경우 승인되지 않은 클라이언트의 악용으로부터 Gemini API 및 프로젝트 리소스(예: 조정된 모델)를 보호해야 합니다. Firebase App Check를 사용하여 모든 API 호출이 실제 앱에서 비롯되었는지 확인할 수 있으며 이 기능은 Vertex AI in Firebase SDK를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.
모바일 및 웹 앱용으로 구축된 생태계
Firebase는 모바일 및 웹 앱 개발을 위한 Google 플랫폼입니다. Vertex AI in Firebase SDK를 사용하면 앱이 풀 스택 앱 및 개발자의 요구사항에 중점을 둔 생태계에 속하게 됩니다. 예를 들어 다음 작업을 하도록 설정되어 있습니다.
Cloud Storage for Firebase를 사용하여 멀티모달 요청에 대용량 파일을 포함합니다. 또한 열악한 네트워크 조건에서도 파일 업로드 및 다운로드를 처리하고 최종 사용자 데이터에 대한 보안을 강화해 주는 클라이언트 SDK를 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Cloud Storage for Firebase 사용에 관한 솔루션 가이드를 참고하세요.
모바일 및 웹 앱용으로 빌드된 데이터베이스 SDK(예: Cloud Firestore)를 사용하여 구조화된 데이터를 관리합니다.
Firebase Remote Config를 사용하여 새 앱 버전을 출시하지 않고도 런타임 구성을 동적으로 설정하거나 (예: 위치) 앱의 값 (예: 모델 이름)을 교체할 수 있습니다.
Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하는 추가 이점
앱 및 워크플로에서 생성형 AI 사용이 발전함에 따라 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포하기 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 플랫폼이 필요할 수 있습니다. Google Cloud는 앱 개발 초기 단계부터 앱 배포, 앱 호스팅, 복잡한 데이터의 대규모 관리에 이르기까지 생성형 AI의 강력한 성능을 활용할 수 있도록 포괄적인 도구 생태계를 제공합니다.
Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼은 효율성과 안정성을 위해 AI 모델의 사용, 배포, 모니터링을 간소화하는 MLOps 도구 모음을 제공합니다. 또한 데이터베이스, DevOps 도구, 로깅, 모니터링, IAM과의 통합은 전체 생성형 AI 수명 주기를 관리하는 종합적인 접근 방식을 제공합니다.
Google Cloud 문서에서 Vertex AI의 사용 사례에 대해 자세히 알아보세요.
Vertex AI in Firebase SDK로 이전
Vertex AI in Firebase SDK로 이전하려면 다음 세 가지 기본 단계가 필요합니다.
신규 또는 기존 Firebase 프로젝트를 설정하고 앱을 Firebase에 연결합니다.
SDK 및 초기화 코드 (모델 이름 포함)만 변경하면 되는 코드베이스를 이전합니다. Gemini API를 실제로 호출하는 코드는 수정할 필요가 없습니다.
사용하지 않는 API 키를 삭제하고 사용하지 않는 API를 사용 중지합니다.
1단계: Firebase 프로젝트 설정 및 Firebase에 앱 연결
Firebase에 이미 익숙하더라도 이 섹션을 검토하여 Firebase 프로젝트와 앱이 Vertex AI in Firebase SDK를 사용하도록 설정되어 있는지 확인하세요.
2단계: 코드베이스 이전
플랫폼별 안내를 보려면 앱의 플랫폼을 선택하세요.
Google AI SDK와 Vertex AI in Firebase SDK는 두 플랫폼 간의 이전이 최대한 간단하도록 빌드되었습니다.
이전하려면 앱의 코드베이스에 통합하는 SDK와 서비스 및 생성형 모델의 초기화만 변경하면 됩니다. Gemini API를 실제로 호출하는 코드는 수정하지 않아도 됩니다.
SDK 변경
Google AI
Vertex AI in Firebase
초기화 변경
Google AI
Vertex AI in Firebase
3단계: 사용하지 않는 API 키를 삭제하고 사용하지 않는 API를 사용 중지합니다.
Google AI API 키를 더 이상 사용할 필요가 없으면 보안 권장사항에 따라 삭제합니다. Google AI Studio의 API 키 섹션에서 Google AI API 키를 확인하고 삭제할 수 있습니다.
또한 Google AI Gemini API를 더 이상 사용하지 않는 경우 프로젝트에서 사용 중지합니다. Generative Language API (generativelanguage.googleapis.com
) 페이지의 Google Cloud 콘솔에서 이 작업을 수행할 수 있습니다. ('Generative Language API'는 Google AI Gemini API의 공식 명칭입니다.)
그 밖에 무엇을 할 수 있을까요?
- Google AI와 Vertex AI 모두 프롬프트와 모델 매개변수를 실험할 수 있는 'AI 스튜디오'라는 웹 UI '놀이터' 환경을 제공합니다. Google Cloud 문서에서 Google AI Studio 프롬프트를 Vertex AI Studio로 마이그레이션하는 방법을 알아보세요.